本发明公开了一种金属表面微裂纹深度的激光超声探测方法，包括激光激励，激光探测和信号处理三个步骤，该探测方法基于相位光栅，将有限元法模拟的光栅调制的激光脉冲信号与实验信号结合构建数据集；加入随机高斯噪声扩大数据集，对仿真信号与实验信号进行小波变换处理；利用深度神经网络对后续的信号进行处理。本发明提出了一种基于深度学习的激光窄带超声波微裂纹识别方法，设计了金属表面微裂纹深度的定量表征装置，可以对金属材料表面微裂纹进行可靠、灵活的表征，并可进一步扩展为一种具有通用性的完全无触点的自动检测方法用于表征几十微米甚至亚微米的金属以及半导体材料表面和亚表面缺陷。